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龙图腾网获悉苏州科境智能科技有限公司申请的专利一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119150344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411124307.2，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法及装置是由张卓;周金玮;翟佳年设计研发完成，并于2024-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法，包括应用于协作方的第一设备和至少两个第二设备，每个第二设备应用于一个目标车企；第一设备和第二设备通信连接；该方法应用于第一设备；包括：针对至少两个目标车企中任一目标车企：将目标车企对应的自动驾驶数据库以及车企预训练模型的模型参数共同作为目标车企对应的隐私数据库；对至少两个隐私数据库进行联邦共创加密处理，生成加密样本数据库；每个隐私数据库对应一个加密样本；基于加密样本数据库对协作方预训练模型进行联邦学习，生成联邦加密模型。由此在保证各方车企在不共享隐私数据库的前提下进行联邦建模，既解决了数据孤岛问题又完成了隐私保护，提高了机器学习效率。

本发明授权一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习的自动驾驶隐私数据保护方法，其特征在于，包括应用于协作方的第一设备和至少两个第二设备，每个所述第二设备应用于一个目标车企；所述第一设备和所述第二设备通信连接；所述方法应用于第一设备；包括： 针对至少两个目标车企中任一目标车企：将所述目标车企对应的自动驾驶数据库以及车企预训练模型的模型参数共同作为所述目标车企对应的隐私数据库；其中，所述车企预训练模型用于指示与所述目标车企对应的第二设备基于所述自动驾驶数据库进行机器学习和或深度学习而生成的模型；所述自动驾驶数据库至少包括：车企名称、用户ID，以及自动驾驶相关机构法规； 对至少两个隐私数据库进行联邦共创加密处理，生成加密样本数据库；其中，所述加密样本数据库包括至少两个加密样本；每个所述隐私数据库对应一个所述加密样本； 基于所述加密样本数据库对协作方预训练模型进行联邦学习，生成联邦加密模型； 所述对至少两个隐私数据库进行联邦共创加密处理，生成加密样本数据库；包括： 针对至少两个隐私数据库中任一隐私数据库：对所述隐私数据库进行向量转换处理，生成转换后向量；对所述转换后向量进行中心化处理，输出中心化向量；将该中心化向量和剩下每个所述隐私数据库的转化后向量共同组成所述隐私数据库对应的候选样本数据组； 将至少两个所述候选样本数据组进行加权处理，生成准样本数据组；其中，所述准样本数据组包括每个目标车企的自动驾驶数据库所对应的数据库向量以及车企预训练模型所对应的模型参数向量； 从所述准样本数据组中获取每个目标车企对应的模型参数向量，并对所有目标车企的模型参数向量计算平均值，得到模型总参数； 基于所述模型总参数以及每个所述目标车企对应的数据库向量，生成加密样本数据库。

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